淺議人工智能在軟件工程中的應用
智能化規劃方法是解決軟件問(wèn)題的最有效途徑，怎樣淺析人工智能在軟件工程中的應用?
1 圖規劃應用于軟件工程的意義
在軟件工程中，圖規劃應用具有顯著(zhù)意義。首先，使軟件工程提高了自動(dòng)化的程度。為了實(shí)現對規劃器的良好調用，以及求解出策略，我們必須只用規劃性語(yǔ)言將領(lǐng)域動(dòng)作、目標及初始狀態(tài)表達出來(lái)。雖然初始的目標和狀態(tài)影響求解結果的概率是極其小的，但如果應用圖規劃，卻可以很大程度上促進(jìn)軟件工程自動(dòng)化。
其次，圖規劃能使軟件的重要性充分發(fā)揮出來(lái)。假如問(wèn)題領(lǐng)域是清晰透徹的，那么通過(guò)之前規劃獲得的方法進(jìn)行求解就可以得到想要的結果。如果過(guò)程中目標發(fā)生了變化，也不必對實(shí)際執行的程序模塊所在的問(wèn)題域、動(dòng)作描述等進(jìn)行修改，只要對求解的目標進(jìn)行簡(jiǎn)單的修改即可，這就為規劃應用省去了許多麻煩。這就是抽象層次的一求解方法——智能規劃求解。如果問(wèn)題領(lǐng)域以及求解的目標沒(méi)有發(fā)生任何變化，那么規劃解也不會(huì )發(fā)生變化。這是由于抽象層次的解在內部工作中不存在依賴(lài)性，這樣一來(lái)，模塊變化的最底層就能得到切實(shí)的控制與維護。所以，為了保證模塊修改和系統的局部性，使用規劃方法抽象層次的求解將最大可能性實(shí)現這一目標，它從根本上保證了軟件的重用性。
2 圖規劃在軟件結構化上的作用
大量的研究有力地證明了智能化規劃方法是解決軟件問(wèn)題的最有效途徑，它可以使大軟件工程切實(shí)促進(jìn)智能規劃，也較好地解決了抽象層次的問(wèn)題。智能規劃立足于SDGP的思想，基于圖規劃的通用軟件結構設計法以及系統軟件的需求來(lái)將功能框架分析導出，并且運用具體實(shí)例對算法自動(dòng)設計軟件的系統結構進(jìn)行描述。這樣一來(lái)，就可以通過(guò)人工智能規劃技術(shù)的應用，將功能框架順利地從系統結構中導出。而需求分析結構則是先將數據輸入，通過(guò)SDGP的處理來(lái)得到軟件設計結構，然后通過(guò)大量的實(shí)踐與研究，或者下載，安裝和調試，使圖規劃器得以實(shí)現，并使求解和建模在實(shí)際問(wèn)題的抽象層次得以解決。
3 軟件質(zhì)量的不確定性以及人工智能管理方面
3.1 知識存在許多不確定性
許多的科學(xué)家和研究人員更加相信，這個(gè)世界最有魅力的地方就是它存在著(zhù)不確定性。但是當下許多人都在研究著(zhù)知識的確定性本質(zhì)，卻極少人研究知識所存在的不確定性。那么，首先應當從知識的不確定性研究，才能深刻發(fā)現人工智能的不確定性。常識知識以及語(yǔ)言的不確定性是知識不確定性的重要組成部分。常識知識即元知識，屬于知識中的知識。常識知識表達出來(lái)所對應的概念表達出比較明顯的模糊性和隨機性，不確定性，它可以很好地運用自然語(yǔ)言。由于知識存在不確定性，人們必將進(jìn)一步去研究人工智能的不確定性方面。當前人工智能學(xué)家的一項重要任務(wù)就是用機器將人類(lèi)的認知和人類(lèi)認識客觀(guān)世界進(jìn)行模擬，使機器也具有一定的不確定性智能，即主要通過(guò)不確定性知識的模擬處理，運用以及尋找在不確定性中所存在的規律。
3.2 軟件工程的不確定性以及過(guò)程模擬
首先是軟件工程的過(guò)程模擬。通過(guò)分析企業(yè)的產(chǎn)品特性、生產(chǎn)周期、業(yè)務(wù)范圍、企業(yè)管理、規模等方面，來(lái)找出企業(yè)的特點(diǎn)從而使企業(yè)的軟件質(zhì)量得到提高，生產(chǎn)力提高，從而更好地創(chuàng )建出融合了軟件質(zhì)量控制、軟件管理的長(cháng)時(shí)間持續地提升改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量的方案�？偟膩�(lái)說(shuō)，軟件工程過(guò)程可以劃分為項目管理、軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程和組織管理三大方面。該模型可以集中體現出軟件的簡(jiǎn)歷控制、企業(yè)的組織管理和軟件的工程開(kāi)發(fā)項目管理，是用于全面實(shí)施，改進(jìn)提升軟件過(guò)程的核心模型。因為軟件工程的過(guò)程模型不是孤立的，也不是靜止的，因此為了實(shí)現模型整個(gè)切實(shí)的實(shí)現完善的發(fā)展持續趨勢以及螺旋上升趨勢，我們將從企業(yè)的3個(gè)方面進(jìn)行改造深化。
所以我們能夠得到一個(gè)結論，軟件工程模型屬于動(dòng)態(tài)的持續優(yōu)化模型。
其次是存在著(zhù)許多不確定問(wèn)題和因素。第一，軟件質(zhì)量存在不確定性。主要包括對象設計、分析、實(shí)現等方面在內的技術(shù)是計算機軟件工程界的主流。軟件質(zhì)量與計算機的操作以及配置等都有重要的關(guān)系。面向對象的方法和技術(shù)逐漸成為軟件的可移植性，可繼承性以及功能性提高的有效手段，這是由于對象自身具備多態(tài)性，可繼承性等特性。但是軟件質(zhì)量卻變得越來(lái)越難以控制，不僅是因為軟件復雜度在近年來(lái)的提高，也因為軟件規模的不斷擴大。第二，使用軟件工程的人的不確定性。在軟件工程的各項工作運行中，人是十分重要的因素，因為軟件工程的運作囊括了太多軟件生產(chǎn)的過(guò)程，每一個(gè)過(guò)程都實(shí)現了人機交互的變化，形成了不同程度的影響。所以人在軟件工程的工作中，存在絕對的不確定性，要解決這些問(wèn)題，就必須把不確定因素引入人工智能中去，對其進(jìn)行更好的定量評價(jià)、定量考核，使其更好地投入到軟件質(zhì)量的評估管理過(guò)程中去。
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